使用基准测试和分析来揭示常见错误，以提高性能
Posted: Thu Jan 23, 2025 7:13 am
APQC 向流程管理专家询问了利用数据推动决策的关键、使用基准和分析时常见的错误以及选择正确的指标为何如此重要。这些专家将于10 月 1 日至 5 日在APQC 的流程和绩效管理会议上发言。
圆桌会议参与者包括：
John Tesmer，开放标准基准测试总监®, 亚太质量控制中心
当组织试图实现目标和寻找改进机会时，他们在预测分析和基准测试中常犯哪些错误？
Joanne Gutowsky：我发现与组织合作时面临的最大挑战之一是他们缺乏用于基准测试的整体“理解”指标。他们往往未能在基准测试指标中探索以下信息：
它是从哪里来的？
为什么要使用它？
为什么不做点不同的事情呢？
制定该措施的环境、文化或理由是什么？
通常，答案表明组织能够为自己的目标设定更现实、更有意义 智利电话数据 的衡量标准。基准就是这样……可以作为工作依据而不是复制，因为没有两个环境是完全相同的。
Phillip Seawright：假设一项努力正在进行中，我们看到高管们继续忽略数据，在决策中依靠直觉。高管们往往会升到最高层，并认为他们做出了正确的决定，而不知道这是否属实。我们还看到创建和传播分析报告的个人或团队缺乏讲故事的技巧。这可能是由于无法展示分析的彻底性、各种场景的测试和结果，甚至可视化技术不佳。
John Tesmer：选择太多指标。我经常看到这种情况：公司选择了几十个指标。看待这个问题的另一种方式是回答这个问题：当然，我们可以定义所有这些指标，但我们应该吗？如果你的指标不能直接跟踪某个行动，那么为什么要衡量它们？例如，不要浪费时间收集、制表、构建仪表板和跟踪一套指标的绩效，而实际上，您只需要两三个指标以及与之相关的离散操作。
聪明的组织如何确定哪些数据对改进机会很重要？
Joanne Gutowsky： 明智的组织认识到阐明数据范围或目的的重要性。这让他们能够更明智地了解需要收集什么；在哪里最好地处理或管理数据；谁应该参与数据的收集、维护、报告和使用；以及数据的分析。理解了这些之后，数据就会变得有意义和增值。Phillip
Seawright：我们发现业务用户确实需要直观地了解流程、关系、系统和数据的复杂性。这种理解有助于他们更轻松地识别数据搜寻场。通常，我们发现创建以下两种类型的可视化“地图”很有价值：
流程——包括泳道和参与者以及在关键步骤捕获的关键数据。
系统——识别每个系统中的关键流程和流向数据堆的数据（我们想要显示数据流动不畅的地方。）
与客户的关系——显示在整个买家或客户支持旅程中使用了哪些平台和人员。大多数买家旅程至少有两个内部团队和两到八个技术平台。
圆桌会议参与者包括：
John Tesmer，开放标准基准测试总监®, 亚太质量控制中心
当组织试图实现目标和寻找改进机会时，他们在预测分析和基准测试中常犯哪些错误？
Joanne Gutowsky：我发现与组织合作时面临的最大挑战之一是他们缺乏用于基准测试的整体“理解”指标。他们往往未能在基准测试指标中探索以下信息：
它是从哪里来的？
为什么要使用它？
为什么不做点不同的事情呢？
制定该措施的环境、文化或理由是什么？
通常，答案表明组织能够为自己的目标设定更现实、更有意义 智利电话数据 的衡量标准。基准就是这样……可以作为工作依据而不是复制，因为没有两个环境是完全相同的。
Phillip Seawright：假设一项努力正在进行中，我们看到高管们继续忽略数据，在决策中依靠直觉。高管们往往会升到最高层，并认为他们做出了正确的决定，而不知道这是否属实。我们还看到创建和传播分析报告的个人或团队缺乏讲故事的技巧。这可能是由于无法展示分析的彻底性、各种场景的测试和结果，甚至可视化技术不佳。
John Tesmer：选择太多指标。我经常看到这种情况：公司选择了几十个指标。看待这个问题的另一种方式是回答这个问题：当然，我们可以定义所有这些指标，但我们应该吗？如果你的指标不能直接跟踪某个行动，那么为什么要衡量它们？例如，不要浪费时间收集、制表、构建仪表板和跟踪一套指标的绩效，而实际上，您只需要两三个指标以及与之相关的离散操作。
聪明的组织如何确定哪些数据对改进机会很重要？
Joanne Gutowsky： 明智的组织认识到阐明数据范围或目的的重要性。这让他们能够更明智地了解需要收集什么；在哪里最好地处理或管理数据；谁应该参与数据的收集、维护、报告和使用；以及数据的分析。理解了这些之后，数据就会变得有意义和增值。Phillip
Seawright：我们发现业务用户确实需要直观地了解流程、关系、系统和数据的复杂性。这种理解有助于他们更轻松地识别数据搜寻场。通常，我们发现创建以下两种类型的可视化“地图”很有价值：
流程——包括泳道和参与者以及在关键步骤捕获的关键数据。
系统——识别每个系统中的关键流程和流向数据堆的数据（我们想要显示数据流动不畅的地方。）
与客户的关系——显示在整个买家或客户支持旅程中使用了哪些平台和人员。大多数买家旅程至少有两个内部团队和两到八个技术平台。